检索结果-内蒙古大学图书馆

本发明公开了一种基于有限采样信息的神经网络模式波前复原方法，该方法通过神经网络拟合夏克‑哈特曼波前传感器有限子孔径信息与Zernike模式系数之间的非线性关系，基于训练有序的网络模型，可根据有限采样信息实现对Zernike模式系数的高精度预测，本发明可在利用30％的子孔径信息条件下达到传统方法在全口径子孔径信息时的探测精度，利用同等信息的条件下可实现更高精度波前复原，有效降低了部分子孔径信息缺失对哈特曼波前传感器探测性能的影响，同时在一定程度上降低了信息冗余，有望用于光强闪烁、近场光强分布不均匀等情况的高精度波前测量。

关键词：子孔径哈特曼波前传感器采样信息模式系数复原神经网络模式非线性关系高精度预测波前测量分子孔径神经网络探测性能网络模型信息缺失信息冗余信息条件不均匀近场光全口径光强拟合探测闪烁

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脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法

脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法

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作者：王昊阮昊夏知拓 201800 上海市嘉定区800-211邮政信箱

一种脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法，该神经网络模式探测装置由参数处理模块、输入判断模块、权重衰减模块、权重增强模块、输出神经元膜电位计算模块和脉冲处理模块构成。本发明可以探测淹没在背景噪声中模式的出现时刻，其... 详细信息

标准号: CN102831476B

一种脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法，该神经网络模式探测装置由参数处理模块、输入判断模块、权重衰减模块、权重增强模块、输出神经元膜电位计算模块和脉冲处理模块构成。本发明可以探测淹没在背景噪声中模式的出现时刻，其探测正确率高于BP网络，基本接近于100%，而且特别适合于大数据量的输入，识别速度小于0.7秒，相对其他神经网络来说识别速度有很大提高，所述的脉冲神经网络模式探测装置训练方式简单，因而非常易于软件实现，最重要的是可以实现神经网络的线上学习。

关键词：探测装置脉冲神经网络探测神经网络参数处理模块脉冲处理模块神经网络模式背景噪声大数据量电位计算软件实现神经元膜衰减模块正确率小于训练网络学习

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脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法

脉冲神经网络模式探测装置和模式探测方法

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作者：王昊阮昊夏知拓 201800 上海市嘉定区800-211邮政信箱

标准号: CN102831476A

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基于混合神经网络算法的局部放电模式识别方法

基于混合神经网络算法的局部放电模式识别方法

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作者：李梅梁喆姜媛媛 232001 安徽省淮南市舜耕中路168号

本发明公开了一种基于混合神经网络算法的变压器局部放电模式识别方法，该方法包括提取特高频局部放电信号特征、建立值集库和放电类型的判断过程；具体包括：首先构建典型局部放电模型，采集放电的特高频信号，进行混频降频处理；然后... 详细信息

标准号: CN105606966A

本发明公开了一种基于混合神经网络算法的变压器局部放电模式识别方法，该方法包括提取特高频局部放电信号特征、建立值集库和放电类型的判断过程；具体包括：首先构建典型局部放电模型，采集放电的特高频信号，进行混频降频处理；然后根据放电信号生成5种二维谱图，提取37种统计特征量(值集)，构成值集库；最后通过混合神经网络算法对照值集库与故障信号计算出的统计特征量对应的值集，即可识别变压器的局部放电类型。本发明充分利用了局部放电超宽频带的信号，克服了单一神经网络模式识别的缺点，建立了变压器局部放电值集库，对不同类型的放电进行模式识别，为变压器局部放电在线监测提供了有价值的数据，具有很好的工程实用价值。

关键词：值集变压器局部放电局部放电放电神经网络算法统计特征量特高频混合局部放电信号模式识别方法神经网络模式识别提取超宽频带放电信号故障信号降频处理模式识别判断过程实用价值在线监测对照值建立值有价值二维构建混频谱图一种变压器生成对应采集计算构成克服进行公开建立

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一种基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型的设计与应用

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计算机应用与软件 2005年第7期22卷 77-79页

作者：毛光喜广东商学院信息学院广东广州510320

神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于... 详细信息

神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于大型数据库。为此,本文采用调制的小波基对输入模式预处理,在函数链神经网络的基础上设计了基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型,充分利用小波变换和函数链神经网络的优势,这样设计的系统有惊人的学习速度、体系结构的通用性好、适用性强等特点。

关键词：函数链神经网络学习模型设计波型神经网络模式应用分类方法竞争学习大型数据库层次结构处理时间输入模式小波变换充分利用学习速度体系结构前处理复杂性预处理小波基通用性适用性系统对象

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应用机率式神经网路模式分析土壤液化潜能

应用机率式神经网路模式分析土壤液化潜能

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2004海峡两岸地工技术、岩土工程交流研讨会

作者：李崇正熊大纲中央大学土木工程学系

本研究利用具有贝氏决策统计意义的机率式神经网路(Probabilistic Neural Networks),分别分析具有SPT-N值、CPT-q值与剪力波速V的国内外地震液化案例资料.借由随机选取出的各个案例资料之中,影响土壤液化潜能之主要变数与现地发生液化... 详细信息

本研究利用具有贝氏决策统计意义的机率式神经网路(Probabilistic Neural Networks),分别分析具有SPT-N值、CPT-q<,c>值与剪力波速V<,s>的国内外地震液化案例资料.借由随机选取出的各个案例资料之中,影响土壤液化潜能之主要变数与现地发生液化与否之间的连结关系,可分别推估液化与非液化类别的机率密度函数,作为最佳分类决策之依据.

关键词：土壤液化神经网络模式地震细粒料

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妇女乳腺癌发病因素调查及其与乳腺癌相关相关基因的多因素相关性研究

妇女乳腺癌发病因素调查及其与乳腺癌相关相关基因的多因素相关性...

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作者：牛桂芬李杰清孙巍朱兴赵红玲袁丽关文利贺宜萍沈阳市第四人民医院

此项目为2008年沈阳市政府科技计划项目,沈科发【2008】20号,项目编号1081270-9-00 乳腺癌是全世界妇女第一位恶性肿瘤,并且发病率每年约以2%的速度递增,目前医学界在乳腺癌的早期诊断方面尚缺乏有效的检测手段。 2008年3月到2010年12月... 详细信息

标准号: 1200322083

此项目为2008年沈阳市政府科技计划项目,沈科发【2008】20号,项目编号1081270-9-00 乳腺癌是全世界妇女第一位恶性肿瘤,并且发病率每年约以2%的速度递增,目前医学界在乳腺癌的早期诊断方面尚缺乏有效的检测手段。 2008年3月到2010年12月,沈阳市第四人民医院组织我们到沈阳市多个社区、单位进行女性乳腺免费普查,累计共1917人次,年龄在23～75之间,平均年龄55岁,此期间筛查出有乳腺疾病的患者并进行乳腺手术治疗共计209人。对以上普查数据,手术标本及参加者血样进行统计学分析,所得结果其一：乳腺癌为多种因素共同作用所致,其中包括年龄、遗传因素、初潮年龄、绝经年龄、激素水平、精神压力、饮食习惯、体育锻炼等因素有关,而年龄在其中起主要作用;其二,将所有数据进行统计学数据处理,通过人工神经网络方法对乳腺癌相关危险因素进行研究,建立预测模型,以乳腺癌危险因素为模型输入,以乳腺疾病分类为模型输出。用组织好的样本对网络进行训练,使其中的权重因子达到最佳,从而构成了有效的神经网络模型——《乳腺癌危险度预测模型》,开发乳腺癌危险度预测系统。该项系统基于神经网络科学,将医学知识,临床数据及应用数学有机的结合在一起,应用简单易行,结果具有医学基础及统计学科学原理。对手术病人及部分正常人的血样进行TPS、CEA、CA125、CA199检测,结果P值均大于0.05,统计学结果证实对乳腺癌的诊断均缺乏有效地特异性及敏感性,在临床应用中无明显意义。在实验设计初期希望能够通过基因检测的方法帮助预测乳腺癌的发生概率,后通过临床数据的积累及阅读大量国外文献,并与国内乳腺癌知名专家交流后认识到该结果的测定只对极个别家族有显著临床意义,而对于广大女性,该结果的测定不仅费用昂贵,而且其阳性结果可能给病人带来的精神压力反倒成为诱发乳腺癌的一大诱因;而阴性者在外界多种因素的作用下也可能最终患乳腺癌,临床意义不大。《乳腺癌危险度预测模型》系统为自行研发项目,在国内尚无报道,为国内领先技术。该系统基于神经网络科学,将医学知识,临床数据及统计学有机的结合在一起,操作简单易行。在乳腺门诊检查过程中该项系统通过初始调查,筛查出乳腺癌易患个体,使进一步检查更有重点,使妇女的乳腺门诊检查及普查工作量化、科学化,提高普查的针对性,最终受益于广大女性人群及乳腺病普查工作者。但在临床应用中有假阳性及假阴性现象,必须由专业医师结合临床结果给予分析及解释,同时需要进一步扩大样本量以完善该系统。

关键词：乳腺癌发病危险因素神经网络模式

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一种神经调控系统及可穿戴神经调控装置

一种神经调控系统及可穿戴神经调控装置

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作者：任彩丽张国富徐新蕾郑凯 214151 江苏省无锡市钱荣路156号

本发明涉及医疗器械技术领域，且公开了一种神经调控系统，包括信息采集模块、调整控制模块、神经刺激模块与系统交互模块，所述信息采集模块、调整控制模块与神经刺激模块通过数据总线进行通信连接，所述系统交互模块通过无线通信技术... 详细信息

标准号: CN115779267A

本发明涉及医疗器械技术领域，且公开了一种神经调控系统，包括信息采集模块、调整控制模块、神经刺激模块与系统交互模块，所述信息采集模块、调整控制模块与神经刺激模块通过数据总线进行通信连接，所述系统交互模块通过无线通信技术与信息采集模块、调整控制模块和神经刺激模块进行无线通信连接。该一种神经调控系统及可穿戴神经调控装置，通过脑电刺激电路控制脑电刺激电极放电，通过非侵入式地向大脑传输微弱电流，形成神经元兴奋或抑制，调节神经网络模式，特异性地针对干预觉醒‑睡眠周期的神经活动，提高睡眠质量。

关键词：调整控制模块信息采集模块神经刺激神经调控系统交互模块脑电刺激神经元神经网络模式无线通信技术无线通信连接医疗器械技术电极放电电路控制非侵入式神经活动数据总线睡眠周期通信连接微弱电流可穿戴睡眠大脑传输干预

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